【Taisa的對策】VRAIN-讓AI與顧問併行創業4年就上市的製造業AI專家
在AI元年迅速崛起的背景下，日本新創公司VRAIN在製造業界以AI和顧問服務獲得顯著關注。於2020年創立，在不到四年的時間內就成功上市，VRAIN專注於提高製造效率和質量檢查，並藉由一站式服務強化客戶的生產流程，其成長實績在財年營業額達到14.1億日圓，已為150多家企業提供服務。
自從去年被說是生成AI元年開始，關於AI的話題就在世界各地都帶來極大的風潮。既然這個風潮席捲世界，自然在日本也有很多相關的討論。許多新創公司的創業項目與發展事業中，凡是與AI沾邊的也都會讓投資人與潛在客戶有更多興趣。
一個新創公司的要能夠被看到，能夠說一個好故事相當重要，明確的產品定位、已經掌握的成長實績、未來可期的潛在市場，這些都是在包裝創業公司的故事中非常重要的橋段，而且這個故事裡如果有AI的角色出現，自然也會更讓投資人與市場買單。
今天想要跟大家分享的一間名為VRAIN的新創公司，在規模上、技術上也許並不是特別特別亮眼，但從它今年在東證上市時所提出的「事業計畫與成長可行性」中，我覺得真的是把我剛剛提的故事包裝處理得特別好，最關鍵的是還有很強的顧問協助，也許可以給同樣正在做相關題目的台灣新創一些參考。
專注在AI解決方案的新創顧問公司
VRAIN這公司設立於2020年3月，到目前2024年2月其實僅過不到4年的時間就順利上市，而公司的創辦人南塲勇佑，1992年出生可以說是相當年輕。南塲從慶應義塾大學畢業之後2016年首先入職的公司就是知名的KEYENCE，在日本的製造業領域來說可以無人不知，(KEYENCE也以員工平均年薪超高著稱，最新的數據表示員工平均年收達到2,279萬日圓)。南塲在KEYENCE的期間經歷過汽車製造、食品製造業的節省人力專案，在離開公司之後於2020年設立了VRAIN。
在日本的製造業面前現在面臨的兩個巨大挑戰，一個是數位化不足、另外一個就是人力不足的問題。在數位化不足方面，因為保守的企業文化，許多日本製造企業傾向於堅持傳統的工作方式，對於引入新技術和變革持保守態度。這種文化可能阻礙了新技術的快速採用，進而限制企業在產品開發和生產效率上的創新。同時，日本面臨嚴重的人口老齡化問題，導致勞動力市場緊縮。年輕人傾向於選擇服務業或IT行業等看似更具吸引力或較少勞動強度的職業，避開傳統製造業。
實際上，在數位轉型的議題來看，日本的國內市場尤其在製造業有相當大的成長空間，對比我自己平常主要關注的零售流通業界來看，在製造業上的未來可能性與市場規模完全是難以比較的。
在這樣的市場背景之下，VRAIN將公司定位為「製造現場的整合者(Integrator)」，旨在改變製造業的操作方式，進而改變世界。VRAIN專注於製造現場的問題解決，提供整合性的提案以實現工廠線的最佳化。從2020年創業起算的2021財年1.03億營業額來看，3年來的營業額成長高達14倍，最新一年度結算估計為14.1億日圓。僅3年8個月的期間就為150間以上企業提供服務，包含汽車、食品、飲料、化學、醫藥品等業界。
VRAIN的具體商業模式
VRAIN具體來說提供什麼樣的服務，可以說與社長南塲出身的公司KEYENCE有點相似，都是以顧問形式來為製造業廠商提供硬體軟體和顧問的整合性服務。VRAIN的商業模式主要是通過提供一站式的AI實施與數位轉型（DX）顧問服務，解決製造業客戶的各種需求和挑戰。在實際上的營業額貢獻來看，最新一年度的營業額中57%來自系統銷售而43%來自顧問服務費用。具體來說，他們的業務模式包括以下幾個核心要素：
自主開發產品：VRAIN利用自己開發的「Phoenix Series AI產品」，這些產品專門設計來解決製造業的具體問題，如質量檢查、生產效率提升等。
AI系統整合：公司不僅提供硬件和軟件的解決方案，還確保這些解決方案能夠與客戶現有的系統和工作流程無縫整合，實現自動化和數據驅動的決策製定。
DX顧問服務：VRAIN提供從課題抽出到系統運用的全過程顧問服務，這包括幫助客戶識別問題、規劃解決方案、實施AI系統以及後續的支持和優化。這種伴走型顧問模式確保了解決方案能夠有效執行並達到預期效果。
綜合性問題解決：通過整合AI技術和顧問服務，VRAIN能夠提供針對性的、綜合性的解決方案來應對製造業面臨的複雜挑戰。
VRAIN的AI系統服務
目前VRAIN主要將其AI系統與顧問服務重點放在製造業成品的外觀檢查上，主要由三塊裝置所構成。第一個就是由自家公司開發在外觀檢查上特化的「Phoenix Series AI產品」，第二是攝影攝像設備可以裝置在產線上，第三則是各種衍伸輔助設備(譬如控制器、不良品排除裝置)。這三個模塊所組合成的系統重點在於協助製造業將需要以人眼辨識不良品的並且排除商品的流程自動化。
具體來說與過往的外觀檢查設備和目視檢查相比有何差異，傳統外觀檢查機是運用預先設定的規則（Rurle Base）來判斷產品是否合格，這種方法依靠固定的標準來識別良品和不良品。而目視檢查是以人工以視覺和其他感官（觸覺）來判斷產品質量，如檢查刮痕、異物、變色或形狀不良等。VRAIN的AI外觀檢查採用深度學習（Deep Learning）技術讓電腦學習人類的感官判斷，以實現更高精度的檢查結果。
在檢查標準的柔軟性方面，AI檢查能夠適應多變的檢查標準，而傳統機器僅能在固定規則下工作，人工目視檢查在這方面則相對靈活。AI檢查在面對外部變因時能維持性能不受影響，比目視檢查更為穩定，雖然不及傳統機器檢查強。綜合來說AI外觀檢查可以在效率、準確度和適應性方面都提供了優於傳統機器和人工目視檢查的解決方案，有望廣泛替代過去的檢查方法。
VRAIN在報告中也有提供實際導入案例的前後比較，一個食品製造業客戶在火腿片的產線上原先需要10至15名員工持續進行勞力密集且精神壓力極大的目視檢查工作，而且在檢查過程中常發生產品損壞，如檢查時造成的火腿割裂，進一步導致損失。更糟糕的是，目視檢查因其依賴人工而常有疏漏，漏檢不良品或異物導致消費者投訴。在導入VRAIN的解決方案後，情況發生了根本性的轉變。AI技術的應用不僅消除了目視檢查的需求，從而實現了檢查工程的無人化，還成功提高了品質控制的準確度，徹底根除了檢查時的損失，顯著減少了生產原成本。促使客戶公司內的其他生產線也決定跟進導入這一系統。
VRAIN的顧問服務
VRAIN提供的DX（數位轉型）顧問服務在幫助製造業者導入AI系統方面扮演了重要的角色。這些服務按照客戶的數位化階段來量身定做，涵蓋從課題設定到系統開發、運營以及後續的擴展等各個環節。針對客戶可能面臨的初期困惑，如不確定哪些課題適合AI解決，或是無法判斷手頭上的數據是否足夠或能否產生成果，VRAIN提供了問題設定與數據評估服務。透過這些服務，製造業者可以明確地識別出需要解決的關鍵問題，並評估他們現有數據的有效性。
在概念證明（PoC）階段，VRAIN的服務會幫助客戶了解數據的可視化與分析方法，並支援開發出能夠實際應用於生產過程的高精度AI模型。若客戶缺乏開發AI系統的人才，VRAIN還會提供人才培訓和開發者支援服務。
在系統開發方面，VRAIN將提供AI系統開發服務，幫助客戶將AI模型整合到生產設備和基幹系統中。此外，對於希望內部自主運營AI系統的製造業者，VRAIN提供了MLOps系統開發服務和內製化支援顧問服務，這將幫助客戶建立起持續運營AI系統的能力。
最後，當AI系統開發完成並開始運營後，VRAIN還會支援製造業者將這些系統的應用水平擴展到其他工序或工廠，進一步放大AI的價值。
我覺得特別值得一提的是VRAIN在這一張簡報中呈現了製造業的三個主要環節中: 供應鏈（Supply Chain）、工程鏈（Engineering Chain）、以及製造過程（Manufacturing Process ），實現AI導入後的降本增效。
・在供應鏈方面，VRAIN可以協助企業利用AI進行需求預測、受注成本預測以及配送最適化。通過精確的需求預測，企業可以更有效地進行生產計劃和庫存管理，降低存貨成本和避免過剩生產。受注成本的準確預測則可以幫助企業制定更有競爭力的價格策略。配送最適化可以減少物流成本，提高交付效率。
・在工程鏈上，AI的應用涵蓋了從設計階段到產品開發的整個過程。利用AI進行圖面搜索的自動化和設計過程的知識化，可以縮短設計時間，提高工程效率，並且通過標準化和知識共享，減少重工和錯誤，從而降低研發成本。
・至於製造過程，VRAIN能夠藉助AI技術優化生產計畫，並通過自動化提高製造效率。AI能夠預測設備維護需求，進行預防性維護，減少意外停機時間，確保生產線的順暢運行，從而降低運營成本並提升產品質量。
VRAIN的優勢與未來可能性
VRAIN把自己的優勢定義在對於製造業現場的KnowHow、新技術AI的實裝能力、一站式服務。強調面對既有傳統的製造企業時他們也能儘可能符合客戶需求並實際親身參與現場實裝，與現場和客戶經營層一同透過新技術與AI的方式來解決目前遇到的痛點。
過去製造的客戶在導入新設備時往往會遇到製程中的不同階段分別來自於不同的廠商供應，例如攝影是一間公司、AI軟體是一間公司、不良品排除設備又是另外一家公司，在現場實裝與運用以及日後的維運上都很有層層阻礙，但VRAIN則是完全由一間公司位客戶來進行提案，提供單一窗口的服務。
在未來的長期發展來說，VRAIN希望可以藉由首先打入一間工廠的一條產品線上進行服務，日後在同一工廠內擴展服務到其他產線上，或是提供橫向不同項目的AI系統或顧問服務，進而提升單一製造業客戶的營業額貢獻。目前大多的客戶都至少有1-2條產線上順利導入，可預期之後會贏來的業務擴大成長期。
另外在擅長與熟悉的業界中，目前VRAIN主要是在汽車相關產業、食品產業有系統與顧問服務的實際經驗，接下來也希望拓展到更多不同業界，並且除了在品質檢查這一塊之外拓展更多的AI系統+顧問服務。說了這麼多，就VRAIN提供的服務與技術來看也許並不是太複雜，但他們很好的在事業計畫上把故事講清楚，並且在事業戰略上很明確的踩在自己擅長且有優勢的領域之上。
至於他們在短短3年期間能夠快速拓展客戶與案例，我想非常有可能是來自於他們背後的顧問大佬,原TOYOTA副社長、以及原重型機械大廠小松製作所KOMATSU副社長。所以也不意外VRAIN會從汽車相關製造業起家，雖然有大神牽線，但實際上每個案件還是要靠自己的團隊一個一個拿下來並且穩定提供服務才保持長久。
然而就在今天VRAIN的股價從2月上市之後跌落到上市時的一半，即便剛剛發布最新一財年的業績表現相當亮眼似乎也沒有什麼幫助，許多推特網友表示大約還是AI熱題讓VRAIN在上市前被極度看好，現在就是當時虛高的反噬而已，至於後續股價如何就要看VRAIN能否穩穩繼續保持好的營收表現，目前他們開出了非常多的招募職缺應該是在大缺的情況，期待他們後續的發展。之後還會陸續寫幾個有以「AI」為題的日本新創企業解析，歡迎有興趣的朋友持續追蹤。
參考資料
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